데이터 시각화의 완벽 가이드: 이제 실력을 갖춰야 합니다

데이터를 사용하여 중요한 의사결정을 내린다는 것은 전체 비즈니스 전략에 대해 지능적으로 생각한다는 뜻입니다.

그러나 데이터는 데이터 분석 없이는 아무것도 아닙니다. 그리고 데이터를 해석할 수 있는 더 쉬운 방법은 거의 없습니다. 바로 데이터 시각화입니다.

그렇다면 데이터를 보유한 상태에서 회사의 진전을 실제로 이끌어내는 데는 어떻게 해야 할까요?

이 데이터 시각화 완벽 가이드가 바로 여러분이 찾고 있던 것입니다.

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데이터 시각화란 무엇인가

데이터 시각화는 원본 데이터를 차트, 지도, 그래프 및 기타 시각 자료로 변환하는 것입니다. 대시보드를 통해 데이터는 한눈에 필요한 모든 정보를 제공하는 방식으로 시각화되며, 현황을 빠르고 쉽게 파악할 수 있고 다음 단계를 파악할 수 있습니다.

대시보드는 인포그래픽과 다르게 실시간 정보를 제공하며, 데이터를 직접 받아 다양한 스타일로 시각적으로 표시합니다. 이는 데이터 분석가가 빠르게 인사이트에 접근할 수 있는 최고의 도구이며 모든 종류의 장치에서 사용 가능합니다.

데이터 팀 외에도 마케터와 관리자들도 이러한 데이터 표시를 활용하여 비즈니스 전략에서 패턴을 발견하고 활용합니다. 대시보드는 아이디어의 훌륭한 생성원이기도 합니다. 프로젝트의 데이터를 보면 이전에 숨겨져 있던 문제를 파악하고 인식하는 데 도움이 됩니다. 2021년, 팀들은 과거 어느 때보다도 데이터 중심적이며, 따라서 스마트한 방식으로 데이터를 살펴보는 것은 의사결정 과정에서 정렬, 품질 관리 및 효율성을 가져오는 전술입니다. 데이터 시각화 사용은 더 이상 데이터 분석 팀만의 영역이 아닙니다. 이것은 전략의 핵심에 데이터를 삽입하고 일상적인 업무에 활용하고 싶은 모든 사람이 접근하고 활용할 수 있어야 하는 것입니다.

데이터 시각화가 중요한 이유: 3가지

올바른 데이터에 접근할 수 있다는 것은 비즈니스에서 많은 것을 위한 핵심 요소입니다. 그렇지 않으면 확인하지 않을 기회의 문을 열어줍니다. 하지만 접근하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 데이터의 마법은 스토리텔링을 통해 새로운 수준으로 끌어올릴 때 발생합니다. 데이터는 이야기를 전할 수 있기 때문입니다. 그것은 이해하기 더 쉬운 구조, 즉 필요한 모든 정보가 강조되고 한눈에 파악되며 패턴을 빠르게 확인할 수 있는 형태를 통해 일어납니다. 이를 통해 더 자세히 기회를 탐색할 수 있습니다.

그렇다면 데이터 시각화가 왜 중요할까요? 가장 중요한 세 가지 이유를 살펴보겠습니다.

누구나 데이터와 상호작용할 수 있습니다

데이터는 추상적일 필요가 없습니다. 그럼에도 불구하고 많은 양의 데이터에 길을 잃는 사람들에게는 여전히 추상적입니다. 데이터 시각화를 사용하면 사용자가 특별한 교육이 필요 없이 데이터를 쉽게 탐색할 수 있습니다. 우리 뇌는 본래적으로 그래프, 차트 등을 통해 정보를 더 쉽게 처리할 수 있습니다. 상호작용하고 데이터를 더 잘 알고 싶은 모든 사람에게 귀중한 빠른 개요를 제공하고, 그 지식을 활용할 수 있게 합니다.

모든 상관관계를 이해합니다

데이터는 길을 보여줍니다. 데이터 시각화를 사용하면 한눈에 다양한 사건 간에 만들어야 할 필수 연결고리를 파악합니다. 비즈니스 프로세스, 결과, 전반적인 운영 간의 연결고리를 파악합니다.

의사결정을 보조합니다

의사결정은 직감으로 내려져서는 안 됩니다. 따라서 보유한 정보를 최선의 방식으로 활용하는지 확인하기 위해 의사결정 분석이 필요합니다. 좋은 데이터 시각화는 데이터를 있는 그대로 표시하고 왜곡 없이 보여주므로 해석은 사용자에게 맡겨집니다. 따라서 의사결정은 항상 관련성 있고 고려해야 할 요소들에 따라 이루어집니다.

데이터 시각화의 이점

조직의 일상 업무에서 데이터 시각화 사용을 고려 중이라면, 이것의 이점이 무엇인지 궁금하실 것입니다. 비즈니스 목적으로 이 방법은 팀과 목표를 모두 성장시키고 개선할 수 있는 새로운 방법을 탐색하는 데 도움이 됩니다. 데이터 시각화가 비즈니스에 제공할 수 있는 최고의 이점들은 다음과 같습니다.

새로운 트렌드에 적응합니다

데이터 시각화는 새로운 기회와 그렇지 않으면 쉽게 발견할 수 없는 부상하는 트렌드를 관찰하기에 완벽한 도구입니다. 데이터 시각화 기법을 사용하면 시장 변화를 발견하고, 소비자의 반응과 선호도를 더 잘 파악하며, 눈에 띄지 않는 트렌드까지 발견할 수 있어 비즈니스가 빠르고 효율적으로 대응할 수 있습니다.

운영 이해도 향상

중요한 비즈니스 메트릭을 빠르게 이해하고 정확하게 분석하면 이미 생산성에서 이점을 갖게 됩니다. 데이터 시각화는 비즈니스가 운영과 결과 간의 모든 의미 있는 상관관계를 볼 수 있도록 도와줍니다. 무언가가 언제, 왜 발생하는지 알면 이를 변경하고 일상적인 루틴에 갇히지 않으면서 개선과 적응에 더 깊이 파고들 수 있는 힘을 갖게 됩니다.

귀중한 시간을 절약합니다

데이터 시각화가 없으면 대량의 데이터를 샅샅이 검색하고, 가장 중요한 부분을 태그하고, 분석하고, 상세한 보고서를 작성하는 데 상당한 시간을 소비합니다. 이 전체 과정은 시간이 많이 걸릴 뿐만 아니라 데이터 과학에 적성이 있는 훈련받은 사람, 적절한 시스템, 특정한 사고방식이 필요했습니다. 하지만 올바른 데이터 시각화 소프트웨어를 사용하면 데이터 시각화가 몇 초 안에 생성되므로 항상 최신 정보의 최신 대시보드를 보유할 수 있습니다.

숨겨진 패턴을 찾습니다

데이터를 나타내는 전통적인 형식은 패턴, 숨겨진 인사이트, 성공으로 이어지는 요소들을 드러내는 데 그리 정확하지 않은 경우가 많습니다. 그러나 데이터 시각화를 활용하면 어떤 돌도 남겨지지 않습니다. 이는 비즈니스 인사이트, 고객 행동, 프로젝트 성능, 캠페인 관리, 그리고 개선이 필요한 운영을 정확히 파악하는 데 적용됩니다.

오류 감지 및 제한

실수는 모든 비즈니스 운영의 일부이며 훌륭한 학습 기회입니다. 단, 시간 내에 이를 발견할 수 있을 때만 가능합니다. 데이터 시각화는 오류를 시각화하고 빠르게 개선 영역을 파악하며, 바람직하지 않은 결과를 초래하는 오류 행동을 파악합니다. 이러한 분석만으로도 팀을 올바른 다음 단계로 모을 수 있습니다.

데이터 시각화는 어떻게 사용되는가

데이터를 소스로 비즈니스 진전을 기반으로 하면 회사는 서비스나 제품을 개선하고, 고객에게 맞춤형 경험을 제공하며, 전환율과 수익을 모두 높일 수 있습니다. 시각화는 이 과정에서 큰 역할을 합니다. 이를 통해 이전에 비즈니스의 개발되지 않은 영역에서도 성장과 발전의 잠재력을 쉽게 달성할 수 있습니다. 빅데이터를 이해 가능한 인사이트 소스로 변환하는 것은 그 어느 때보다도 쉬워졌습니다. 하지만 데이터 시각화는 어떻게 사용되며 무엇을 위해 사용될까요? 가장 일반적인 세 가지 용도를 살펴보겠습니다.

스토리텔링

이야기를 전달하는 것이 바로 데이터 시각화의 본질입니다. 가장 좋은 점은 무엇일까요? 명확하고 간결하게 보여주면 모든 관객이 이해할 수 있습니다. 데이터 시각화는 문제나 결과를 근본적으로 파악할 수 있도록 도와주므로 빠른 의사결정을 내릴 수 있습니다. 데이터에 조직이 번영할 수 있도록 도와주는 이야기를 하게 해보세요.

가치와 위험 검토

정확하게 분석하기 위해 많은 요소를 고려해야 할 때 데이터 시각화는 매우 유용합니다. 어떤 기회에 위험이 따르고 어떤 것이 진정한 가치를 지니는지 알면 잠재적 문제보다 항상 한 발 앞서갈 수 있는 이점을 얻습니다.

빈도 파악

데이터 시각화는 프로젝트(또는 비즈니스)에서 중요한 이벤트가 얼마나 자주 발생하는지 파악하고 그 뒤의 논리를 이해하는 데 훌륭한 도구입니다. 예를 들어 특정 지역에서 제품이 얼마나 자주 구매되는지, 판매가 부족한 곳이 어디인지 파악하고 노력을 집중해야 할 곳을 알 수 있습니다.

데이터 시각화 유형

데이터 시각화에 대해 이야기할 때 대부분의 사람들은 인포그래픽을 즉시 떠올립니다. 이는 대량의 정보를 빠르고 효율적으로 전달하는 데 주로 사용되는 가장 일반적인 데이터 시각화 유형 중 하나입니다. 그러나 조직들이 도구로서 점점 더 의존하고 있는 것은 대시보드입니다. 대시보드는 다양한 방식으로 표시할 수 있는 사용자정의 가능한 시각화입니다. 그렇다면 사용할 수 있는 일부 데이터 시각화 유형과 그들의 특정 목적을 살펴보겠습니다.

차트 및 그래프

데이터 시각화를 위해 가장 먼저 선택되는 유형 중 하나인 차트와 그래프를 통해 데이터 트렌드의 전체 이야기를 훨씬 빠르게 전달합니다. 이는 빠른 비교와 장기간 데이터 분석을 위한 더 나은 방법을 제공합니다.

상자수염그림 

상자수염그림은 이상치가 프로세스를 상향식으로 끌어올리거나 하향식으로 끌어내리고 있는지 빠르게 확인하는 좋은 방법입니다. 평균값, 표준 편차를 비교할 때도 유용하며 "이 두 프로세스는 통계적으로 동일한가?"와 같은 질문에 답하는 데도 유용합니다.

게이지 차트

이 시각화 유형은 다이얼의 수치 읽기로 정보의 개요를 제공합니다. 특정 프로젝트, 캠페인, 또는 숫자가 예상대로 어떻게 수행되고 있는지 빠르게 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

히스토그램

이 시각화는 데이터의 분포를 보여주고 확률 결론을 도출하는 데 도움이 됩니다. 프로세스가 올바른 평균값 주위에서 흔들리고 있는지, 또는 이상치가 데이터나 결과를 왜곡하고 있는지 빠르게 시연할 수 있습니다.

원형 차트 

원형 차트는 프로세스에서 작용하는 요소들을 보여줍니다. 원형 차트의 다양한 버전은 전체의 각 부분이 제 몫을 하고 있는지 확인하려고 하거나 프로세스나 결과에서 어떤 요소가 가장 중요한지 확인하려고 할 때 좋습니다.

트리맵 차트

트리맵 차트는 크기와 색상이 다양한 중첩 노드(사각형)를 사용하여 계층적 데이터를 보여주는 데이터 시각화 도구로, 데이터 패턴을 쉽게 발견하거나 데이터 수량을 비교할 수 있도록 합니다.

대시보드를 사용하면 팀이 메트릭을 더 깊이 파고들 수 있도록 도와주는 내장 분석 도구의 이점이 있으며 항상 가장 중요한 것을 놓치지 않습니다.

대화형 데이터 시각화

대화형 데이터 시각화는 현대 데이터 분석 소프트웨어의 힘이 그래픽 표현과 만날 때 발생합니다. 이는 데이터의 전체 범위를 캡처하여 시각적 형태로 상세히 표시하는 소프트웨어 응용 프로그램을 통해 발생합니다.

최근 연구에 따르면 데이터 시각화를 사용하는 비즈니스의 28%는 데이터 시각화를 사용하지 않는 비즈니스보다 비즈니스 관련 정보를 찾을 가능성이 더 높습니다. 성공적인 데이터 시각화는 실행 가능하고 직관적이며, 목표와 문제를 파악하는 방식으로 표시되며 팀이 빠르게 이에 대응할 수 있도록 합니다.

대화형 데이터 시각화를 사용하면 데이터가 더욱 매력적이고 쉽게 조정됩니다. 기타 이점은 다음과 같습니다.

• 분석의 더 나은 활용
• 설계의 창의성 향상
• 귀중한 인사이트
• 복잡한 데이터 세트의 맥락
• 경쟁사보다 먼저 트렌드 파악
• 즉각적인 전략 변경 능력
• 문제의 원인 파악

Python을 이용한 데이터 시각화

Python 언어로 작성된 데이터 시각화는 그렇지 않으면 발견하지 못했을 트렌드, 패턴, 상관관계를 파악하는 데 도움이 됩니다. Python은 고급 수준의 데이터 구조, 동적 입력 및 동적 바인딩, 그리고 복잡한 애플리케이션 개발을 좋은 선택지로 만드는 다양한 기타 기능을 포함하는 범용 프로그래밍 언어입니다. Python은 개발자들에게 데이터를 시각화하고 원본 데이터만으로는 얻을 수 없는 인사이트를 얻을 수 있는 수많은 옵션을 제시합니다.

Python을 사용하여 데이터 시각화를 만들면 다음을 지원합니다.

• 사용자가 형식이 없는 대규모 데이터 세트를 분석하고 이해하려는 시간인 초 또는 심지어 분이 아닌 밀리초 내에 데이터 인사이트를 얻도록 도와줍니다.
• 색상, 추세선, 마커, 주석 등 많은 시각적 단서를 추가하여 데이터의 이야기를 즉시 이해할 수 있습니다.
• 대화형 데이터 시각화를 지원합니다. Bokeh는 HTML과 JavaScript를 사용하여 그래픽을 렌더링하는 대화형 시각화 라이브러리입니다. 그러나 Bokeh는 JavaScript 코드를 작성할 필요 없이 D3.js에서 대화형 시각화를 만들 수 있는 Python API를 제공합니다.

비즈니스가 계속해서 더 나은 사실 기반 의사결정을 내리기 위해 데이터에 의존하고 있으므로 데이터 시각화의 중요성은 더욱 커질 것입니다. 그리고 차트와 그래프와 같은 시각화 기법이 전통적인 스프레드시트와 구식 데이터 보고서에 비해 데이터 이해 측면에서 더 효율적이므로, Python과 같은 도구를 사용하여 데이터 시각화를 만드는 것은 모든 기능 간 팀의 필수 요소입니다. 주제를 더 깊이 있게 알아보려면 Python을 이용한 데이터 시각화에 대한 우리의 기사를 확인해보세요.

R을 이용한 데이터 시각화

R을 데이터 분석 언어로 사용하면 개발자와 데이터 과학자가 최소한의 코딩으로 복잡한 원본 데이터를 나타내기 위한 다양한 유형의 시각화를 만들 수 있습니다. R의 다양한 기능을 사용하여 단 몇 줄의 코드만으로 매력적인 데이터 시각화를 만들 수 있습니다. 데이터 시각화를 만들기 위해 R은 가장 널리 사용되는 패키지 중 하나인 ggplot2를 포함한 여러 시각화 라이브러리를 제공합니다.

R과 Python을 비교하고 싶다면 몇 가지 차이점을 지적할 수 있습니다. R은 주로 데이터 분석에 사용되는 언어인 반면 Python은 데이터 분석에도 사용될 수 있지만 주요 목적이 아닌 범용 프로그래밍 언어입니다.

둘 다 데이터 시각화에 적합하지만 R에서 그래픽을 사용자정의하는 것은 일반적으로 더 쉽고 직관적입니다. R은 기본 그래픽 모듈을 사용하여 차트와 플롯을 쉽게 만들 수 있도록 통계 분석의 결과를 표시하기 위해 구축되었으며, 더 고급 플롯의 경우 ggplot2를 사용할 수도 있습니다.

R이 데이터 시각화의 답이 될 수 있는 이유를 자세히 알아보려면 R을 이용한 데이터 시각화에 관한 우리의 기사로 이동하세요.

데이터 시각화: 모범 사례

앞서 말씀드렸듯이, 데이터 시각화는 대량의 숫자와 통계를 하나의 좋은 시각으로 결합하여 이해하기 쉽고 소화하기 쉽게 만드는 것입니다. 그렇다면 따라야 할 최고의 데이터 시각화 실무는 무엇일까요? 다음은 가장 중요한 5가지입니다.

올바른 대상을 대상으로 합니다

특정 대상 고객을 고려하여 시각화를 설계하고, 그들의 도전 과제, 욕구, 잠재적 장애물을 고려합니다. 올바른 대상을 결정하면 완벽한 대시보드를 설계하고 그들이 지식으로 권한을 갖도록 할 수 있습니다.

올바른 시각을 선택합니다

데이터의 아름다움과 유용성을 보여주려면 올바른 시각 차트를 선택해야 합니다. 이 차트는 데이터의 시각적 목소리입니다. 목적에 부응하고 전달하고자 하는 이야기를 가장 효율적으로 보여주는지 확인하세요.

데이터를 정리합니다

데이터를 시각적으로 표시하기 전에 데이터 시각화 소프트웨어에서 쉽게 사용할 수 있도록 데이터 세트를 정리해야 합니다.

올바른 데이터 시각화 도구를 선택합니다

시간을 절약하고 대시보드를 자랑스럽게 만들기 위해 올바른 데이터 시각화 도구/소프트웨어를 선택하는 것이 중요합니다. 그래야 몇 번의 클릭으로 몇 초 안에 데이터용 다양한 시각화를 만들고 자유롭게 공유할 수 있습니다.

데이터 시각화 소프트웨어를 선택하는 방법: Slingshot을 시도해보세요

데이터 시각화 소프트웨어를 선택할 때는 다양한 시스템에 있는 모든 데이터에 연결할 수 있고 모든 데이터를 함께 가져오는 대시보드를 구축하여 비즈니스의 완전한 360도 뷰를 제공할 수 있는지 확인해야 합니다. 이것이 바로 Slingshot이 여러분을 위해 할 수 있는 것입니다. Slingshot은 데이터 분석, 프로젝트 및 정보 관리, 채팅, 그리고 목표 기반 전략 벤치마킹을 모두 하나의 직관적인 앱에 통합하는 도구입니다. 내부 비즈니스 인텔리전스 엔진 덕분에 다양한 데이터 소스에 빠르게 연결하고 몇 분 안에 대시보드를 만들 수 있습니다.

Slingshot을 사용하면 다양한 유형의 대시보드와 데이터 시각화를 만드는 것이 그 어느 때보다도 쉬워집니다. 단 몇 번의 클릭으로 많은 차트 유형, 필터, 수정 옵션과 함께 대시보드를 저장하고 공유할 수 있습니다.

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